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资源 | Github项目:斯坦福大学CS-224n中深度NLP模型的PyTorch实现

选自GitHub机器之心编译参与:李亚洲该 Github 项目是斯坦福大学 cs-224n 中各种深度 NLP 模型的 PyTorch 实现。 项目地址:https:github.comDSKSDDeepNLP-models-Pytorch该实现项目并不是面向 PyTorch 初学者,如果你还未用过 PyTorch,建议以下教:https:github.comDSKSDDeepNLP-models-Pytorch #references 如果你对 DeepNLP 感兴趣,建议观看 cs223n 的件与视频:PPT:http:web.stanford.educlasscs224nsyllabus.html视频:https prepare_dataset.sh.prepare_dataset.shdocker envubuntu 16.04 python 3.5.2 加上 tensorflow, sklearn, pytorch 等各种深度学习/机器学习序包

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【Rust 日报】2020-04-22 佐治亚理工学院 CS-3210 实验:用 Rust 为树莓派写一个操作系统

https:github.comredox-osorbtk2 -【博客】在 web 中使用 wgpu-rsgfx-rs 是一个致力于低 GPU 编的 Rust 项目. wgpu-rs是基于 gfx-rs 很好的解决了这些问题.https:www.reddit.comrrustcommentsg5rlt5thank_you_for_ron_rusty_object_notation4 - 佐治亚理工学院 CS -3210 实验:用 Rust 为树莓派写一个操作系统https:tc.gts3.orgcs32102020springlab.html

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    将计算纳入统计和数据科学CS

    将计算纳入统计和数据科学:创意结构、新颖的技能和习惯及教授计算思维的方法(CS)尼古拉斯·霍顿,约翰娜·哈丁诺兰和坦普尔朗(2010年)主张计算在统计中的基本作用。 我们认为,社区必须加倍努力,在统计和数据科学中采用复杂的计算方法。我们希望这些文件为社会在这方面的努力提供有益的指导。

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    2400门:MIT开放迄今最全CS+电气工

    这所已有 150 多年历史的知名学府,近日放出了 2400 门资料,其中也包括电气工和计算机科学系的多门公开。? 很多都配了音频视频、线上教科书、堂笔记、作业(也包含答案)、表等。从列表长度也可以感受到内容的丰富:‍?‍ MIT 提供了基于数学、计算、物理和生命科学的深度,并鼓励学生通过项目、实习和科研将所学知识多加应用。MIT 有超过 30% 的本科生就读于电气工与计算机科学系,研究生也享誉世界。 但是,遇到一些技术为主的,则需要更多的辅助工具及配套设施才能将效果最大化。 所以这堂为学生提供实时纠错的工具,当然这项工具只适用于做练习的时候,以便学生实时纠正其知识盲区。??评分标注以及日安排。

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    斯坦福经典AICS 221官方笔记来了!机器学习模型、贝叶斯网络等重点速查

    来源:新智元、Stanford作者:鹏飞斯坦福大学的人工智能CS 221”,这门铁打的从2011年开始已经走过了8个年头,流水的讲师换了一批又一批,送走的毕业生一拨又一拨,至今仍然是人工智能学习的经典之一 目前2019年春季正在如火如荼的开展中。这门是没有教科书的,所有内容都蕴含在讲师的教案以及后作业中。 不过为了方便广大不能亲临现场听讲的同学,官方推出了笔记CheatSheet,涵盖4大类模型。 预备知识这门精进涵盖众多领域,而且进度飞快,要求学者必须在理论和经验方面都有坚实的基础。 在开始学习该之前,确保你已经看过以下(或者其他途径学到的同等级)编 (CS 106A, CS 106B, CS 107)离散数学 (CS 103)概率 (CS 109)接下来新智元来介绍一下笔记内容

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    22时、19大主题,CS 231n进阶版视频上线!

    来自密歇根大学的 Justin Johnson 在 2019 年秋季推出了一套新的,该深入探讨了基于神经网络的计算机视觉深度学习方法的细节。这一近日已在 YouTube 上开放。 list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7rB站地址: https:www.bilibili.comvideoBV1TJ411d7b7概况这套 2019 年秋季的计算机视觉名为 中介绍了学习算法、神经网络架构以及用于训练和微调视觉识别任务网络的实用工技巧。 ;时 20:生成模型 II,包括变分更强的自编码器和生成对抗网络;image.png时 21:强化学习,包括强化学习问题设置、贝尔曼方、Q 学习和策略梯度;时 22:总结,包括回顾和计算机视觉的发展展望 image.png对主题感兴趣的小伙伴赶快去观看视频了!

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    CS50-CS | 『撕书教授』经典重现!哈佛大学最受欢迎CS导论

    Class Central发布的学习报告中,哈佛大学CS50系列常年占据CS榜单高位,一次次印证了CS50难以撼动的地位与高口碑。 5.pngCS50是哈佛大学 Engineering and Applied Sciences 学院开设的系列计算机,讲解游戏开发、Web编、法律、商业、计算机等领域用到的基础CS技能。 不仅成为哈佛大学最受欢迎的之一,也通过网络风靡全球!Youtube频道关注者已超50万。许多美国大学计算机的设计,都参考过这门。 本内容覆盖计算机基础知识、C语言、数据结构、python编语言、数据库、SQL、信息安全、人工智能、算法、网络编等。作为入门,它兼顾了深度和广度,能帮助快速全面地对计算机科学构建知识体系。 .io B站视频:https:www.bilibili.comvideoBV1Hh411W7Up CS50-CS资料页面:http:blog.showmeai.techharvard-cs50-

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    深度学习的教学和,与传统 CS 的教学和有什么区别?

    本文作者阿萨姆,整理自作者在问题《深度学习的教学和,与传统 CS 的教学和有什么区别?》下的回答, AI 研习社获其授权发布。 深度学习的和传统计算机有很大的不同,也可以说 “独树一帜”,其独特性主要来自于:1. 前置多 2. 缺乏完整的理论体系 3. 繁多的调参技巧 4. 知识迭代速度快 5. 以几门传统的计算机 (数据结构和算法、数据库、操作系统) 为参照对象,我觉得深度学习设置有以下不同: 1. 前置要求较多,需要较广的基础知识一般我们把深度学习 机器学习的安排在大三以后,而研讨 (seminar) 一般安排在研究生博士阶段,这与大部分传统计算机不同。 高学科交叉度,导致领域设置细分深度学习的广泛使用使得其设置更加细分化。其他计算机一般都叫做 “XX 入门”,“中级 XX”,和 “高级 XX”。

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    深度学习的教学和,与传统 CS 的教学和有什么区别?

    深度学习的和传统计算机有很大的不同,也可以说 “独树一帜”,其独特性主要来自于:1. 前置多2. 缺乏完整的理论体系3. 繁多的调参技巧4. 知识迭代速度快5. 交叉领域应用能力强。 以几门传统的计算机 (数据结构和算法、数据库、操作系统) 为参照对象,我觉得深度学习设置有以下不同:1. 前置要求较多,需要较广的基础知识一般我们把深度学习 机器学习的安排在大三以后,而研讨 (seminar) 一般安排在研究生博士阶段,这与大部分传统计算机不同。 这也是为什么大部分深度学习的前几节助教都是讲这些基础知识,正所谓不积跬步无以至千里。而大部分的传统计算机不需要这么多的前置知识,入门门槛相对低一些。 我个人比较看好的方法还是学校和云服务厂商合作,保证注册的学生在上期间可以有 “一定时长的 GPU 使用机会”。4. 高学科交叉度,导致领域设置细分深度学习的广泛使用使得其设置更加细分化。

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    深度学习与传统 CS 的教学和有什么区别?

    作者:微调@zhihu图片:pexels 深度学习的和传统计算机有很大的不同,也可以说“独树一帜”,其独特性主要来自于:1. 前置多 2. 缺乏完整的理论体系 3. 繁多的调参技巧 4. 以几门传统的计算机(数据结构和算法、数据库、操作系统)为参照对象,我觉得深度学习设置有以下不同:1. 前置要求较多,需要较广的基础知识一般我们把深度学习机器学习的安排在大三以后,而研讨(seminar)一般安排在研究生博士阶段,这与大部分传统计算机不同。 这也是为什么大部分深度学习的前几节助教都是讲这些基础知识,正所谓不积跬步无以至千里。而大部分的传统计算机不需要这么多的前置知识,入门门槛相对低一些。 我个人比较看好的方法还是学校和云服务厂商合作,保证注册的学生在上期间可以有“一定时长的GPU使用机会”。4. 高学科交叉度,导致领域设置细分深度学习的广泛使用使得其设置更加细分化。

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    UC Berkeley EECS系是如何培养计算机学生的

    1xy本科生本科生CS:•CS 161 计算机安全•CS 162 操作系统与系统编CS 164 编语言与编译器•CS 169 软件工CS 170 高效算法与难题•CS 172 可计算性与复杂性 1xy系列和0xy系列核心有明显区别,0xy是核心基础,1xy则针对CS不同方向开。 2xy研究生研究生CS:•CS 252 研究生计算机体系结构•CS 261 计算机系统安全•CS 261A 因特网与网络安全•CS 262A 计算机系统高级主题•CS 262B 计算机系统高级主题 CS 294-162 机器学习系统•CS 298-015 BAIR First-year Proseminar•CS 299 个人研究2xy系列是面向研究生的,部分名和本科相同,为了区别会在前面加上 总结下图是笔者总结的CS架构图,可以看到特点鲜明:分类合理、层次分明、层层递进。红色部分是核心,也是其它的基础,然后将分为软件、硬件、理论、应用等方向。

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    GitHub 标星 5w+,计算机小白到大牛的学习之路!

    本项目的主要分为两部分,即 CS 核心知识与 CS 进阶知识。CS 核心知识需要我们具备高中水平的理科知识,包括几何、代数、简要微积分等等。 对于 CS 进阶知识,我们应该首先掌握整个 CS 的核心知识体系,从而进一步选择想要进修的子领域。当然,在进入核心知识体系前,我们可以通过一个先看看计算机科学与编到底是什么。? CS 核心知识掌握 CS 核心知识需要学习以下所有。核心编?核心数学?核心系统?核心理论?核心应用?CS 进阶完成 CS 各种必修后,我们应该从进阶中选择一些。 完成上面这些,差不多我们就有最坚实的 CS 本科知识了。 最后,该项目还提供了一些关于 Final Project、专项和社区的建议与资源,它们可以帮助我们快速融入 CS 这个大家庭,并持续提升相关知识水平。资料已备足,你准备好开始学习了吗?

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    Github近5万赞的计算机专业,从小白到大牛的学习之路

    本项目的主要分为两部分,即 CS 核心知识与 CS 进阶知识。CS 核心知识需要我们具备高中水平的理科知识,包括几何、代数、简要微积分等等。 对于 CS 进阶知识,我们应该首先掌握整个 CS 的核心知识体系,从而进一步选择想要进修的子领域。当然,在进入核心知识体系前,我们可以通过一个先看看计算机科学与编到底是什么。? CS 核心知识掌握 CS 核心知识需要学习以下所有。核心编?核心数学?核心系统?核心理论?核心应用?CS 进阶完成 CS 各种必修后,我们应该从进阶中选择一些。 完成上面这些,差不多我们就有最坚实的 CS 本科知识了。 最后,该项目还提供了一些关于 Final Project、专项和社区的建议与资源,它们可以帮助我们快速融入 CS 这个大家庭,并持续提升相关知识水平。

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    研究了美国四大计算机名校的培养方案,核心都在这了

    UC BerkeleyUC Berkeley EECS系是如何培养计算机学生的一文中,UC Berkeley的编号统一,每一门分别对应研究生和本科生,子编号是一致的。 学校非常贴心地用专门的网页把所有整理好,包括的历史归档,方便学生查找学习。 MIT附资源 | 麻省理工学院是如何培养计算机学生的一文中,MIT的非常全,基本没有你学不到的,内容也比较前沿:社会前沿内容比如区块链很早就开设了。 老师和助教都很会讲,基本每一门都是精品,值得学习。遗憾的地方在于MIT的、在线资料没有统一的网页进行归纳整理,有些需要学生自己去寻找资源。 方向算法CS 161 Design and Analysis of Algorithms操作系统CS 140 Operating Systems网络CS 155 Computer and Network

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    GitHub 标星 5w+,计算机小白到大牛的学习之路!

    本项目的主要分为两部分,即 CS 核心知识与 CS 进阶知识。CS 核心知识需要我们具备高中水平的理科知识,包括几何、代数、简要微积分等等。 对于 CS 进阶知识,我们应该首先掌握整个 CS 的核心知识体系,从而进一步选择想要进修的子领域。当然,在进入核心知识体系前,我们可以通过一个先看看计算机科学与编到底是什么。? CS 核心知识掌握 CS 核心知识需要学习以下所有。核心编?核心数学?核心系统?核心理论?核心应用?CS 进阶完成 CS 各种必修后,我们应该从进阶中选择一些。 完成上面这些,差不多我们就有最坚实的 CS 本科知识了。 最后,该项目还提供了一些关于 Final Project、专项和社区的建议与资源,它们可以帮助我们快速融入 CS 这个大家庭,并持续提升相关知识水平。资料已备足,你准备好开始学习了吗?

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    【数据库】实验2 单表查询

    查询考试成绩有不及格的号。 SELECT Sname,Ssex FROM student WHERE Ssage NOT IN (18,20,24) 查询名中第2个字为据字的号、名和学分。 查询“A _ C”号和学分。 查询没有先行号和名。 SELECT Cno,Cname FROM course WHERE Cpno is NULL ? 查询开设的总门数。 SELECT COUNT(*) FROM course ? 查询有学生选的的门数。

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    斯坦福AI10年发展史:CS 229最受欢迎,数量增两倍

    CS 109 之类的提供了机器学习的入门知识,CS 专业的每个人都至少能够学到入门级的知识。」 例如,2010-11 学年,CS 223A 机器人学导论在最受欢迎排名中位列第五,彼时有 92 名注册学生,但在 2019-20 学年,注册学生下降至了 64 名。 CS 224N 深度学习自然语言处理(过去称自然语言处理)CS 231N 视觉识别卷积神经网络这两门的注册学生数量在 2016-17 学年达到顶峰,但之后略有下降,尽管它们依然比较受欢迎。 受学生欢迎的新也不断涌现,如 CS 230 深度学习。该开设于 2017-18 学年,此后注册学生一直维持在 800 名以上。 Manning 表示,现在受本科生欢迎的很多 AI 「最初主要是作为研究生水平的 AI 」。以一直以来很受欢迎的 CS 229 为例,该最初是针对想要做机器学习研究的博士生开设的。

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    专业指南丨计算机科学和软件工,哪个更适合你?

    计算机科学CS 135 - 设计功能CS 136 - 算法设计和数据抽象MATH 135 - 代数MATH 136 - 线性代数1MATH 137 - 微积分1MATH 138 - 微积分2另外还有一些选修 两个专业都涵盖了基础的计算机科学,以及一些线性代数和微积分的数学。唯一的主要区别是,软件工有更多的物理和电子工,而计算机科学有更多的选修。 之后的那么第一年之后有哪些必修和选修呢? (软件工专业不需要)CS 251 计算机组织与设计CS 341 算法CS 350 操作系统此外还有一些计算机科学选修。 261 工经济学:工师财务管理CS 241 序列序基础CS 240 数据结构和数据管理CS 247 软件工原理 (计算机科学专业不需要)CS 341 算法CS 349 用户界面(计算机科学专业不需要

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    资源 | 短短两个月就收获4000多个star的中科大计算机学院资源来啦

    AI 科技评论按,计算机专业的小伙伴们看过来,github 上 4000 多个 star,800 多个 fork 的计算机资源来啦,地址为:https:mbinary.xyzustc-cs感兴趣的同学可以访问 本仓库收录中国科学技术大学众多资源,包括电子版教材、参考书、讲义、试卷、学习心得、习题解答等。以计算机学院为主,也包含公选、自由选修等其他。其目录如下: ? 结构每门大致结构如下,有些栏目可能没有,也可以自己添加认为合理的栏目。 ,作品,每个同学新建一个目录)如「编译原理和技术」:? 目录根据拼音字母排序,可以通过在此页面搜索名快速定位。原网页可以点击名称,定位到具体内容,搜索页面的如下:???贡献投稿欢迎大家的参与与贡献,投稿的时候注意版权说明。

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    开学三周了快补:伯克利CS 294深度强化学习,有视频有

    不过,加州伯克利已经开3周了。深度强化学习CS 294-112,当然也不例外。8月22日到现在,从行为的监督学习,讲到了策略梯度和演员-评论家,前六节的视频已经放出来了。 学习,学习一会儿要上这门深度强化学习,要先上过CS 189,那是机器学习基础。有了基础的大家,来看一下CS 294都会涉及哪些内容:?如上图,分为六大部分: 1. 从监督学习到决策2. CS 294的资源表里,教授还列出了一些网CS 294-112,是助理教授Sergey Levine在讲。?曾经在谷歌大脑工作过的Levine,主要研究用于机器人操作的强化学习算法。 2017年春季,CS 294首次开,Levine是三位讲师之一。从那年秋季开始,他已经是这门唯一的讲师了。?

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